检索结果-南通市图书馆

数据采集与处理 2018年第5期33卷 847-854页

作者：高淑蕾周冕薛彦兵徐光平高赞张桦天津理工大学计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

如何提高自然环境下或非受限环境下人脸属性识别的准确率是应用人脸属性的一个重要问题。在日常生活中,人脸姿势和光照等不可控制的因素对识别人脸属性产生了较大影响,如何在上述因素影响下提高识别的精度是我们研究人脸属性识别的关键... 详细信息

如何提高自然环境下或非受限环境下人脸属性识别的准确率是应用人脸属性的一个重要问题。在日常生活中,人脸姿势和光照等不可控制的因素对识别人脸属性产生了较大影响,如何在上述因素影响下提高识别的精度是我们研究人脸属性识别的关键问题。目前卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)在图像分类中已经取得显著性成果,本文通过采用多级子网络和排序性Dropout机制算法重新构建一个网络结构,该结构对处理人脸姿势变化等具有较强的鲁棒性,在CelebA数据集和LFWA数据集中取得较好的效果,且大大降低了网络体积。

关键词：卷积神经网络人脸属性识别深度学习多级子网络排序性Dropout机制

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基于卷积神经网络的人脸属性识别研究

基于卷积神经网络的人脸属性识别研究

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作者：高淑蕾天津理工大学

学位级别：硕士

人脸属性识别,是利用计算机对人脸的面部特征信息,如性别、年龄、种族等一般生物信息进行分析辨别,同时还可对发色、脸型等特定类别进行区分,也可有效检验出待识别对象是否戴有帽子、眼镜、耳环等饰品,以及面部是否有妆容、表情等情况... 详细信息

人脸属性识别,是利用计算机对人脸的面部特征信息,如性别、年龄、种族等一般生物信息进行分析辨别,同时还可对发色、脸型等特定类别进行区分,也可有效检验出待识别对象是否戴有帽子、眼镜、耳环等饰品,以及面部是否有妆容、表情等情况。另外,人脸属性识别在人机交互、人脸检索和安防系统等领域中有广泛的应用前景。因为人脸图像经常受到人脸姿势和光照等不可控制因素的影响,所以人脸属性识别还面临着诸多挑战。另一方面,深度学习是近年来非常热门的研究课题,其中,卷积神经网络已在多个领域中有着广泛的应用并取得较好的性能。因此,本文利用卷积神经网络技术对人脸属性识别的研究是一项既有研究意义且又富有挑战的工作。本文的具体工作如下:首先,本文分别从传统的学习方法和深度学习方法两个不同方面对人脸属性识别的研究现状进行分析,然后又根据属性识别分类任务的不同,来分析单任务和多任务的人脸属性识别算法。最后着重介绍了在传统的人脸属性识别方法和基于深度学习的人脸属性识别方法中,特征提取的过程和属性分类的过程。其次,传统的人脸属性识别算法只能通过手工方式提取低层次的人脸特征,无法应对由姿态、光照等条件引起的复杂面部变化给人脸属性识别所带来的挑战。针对此问题,本文引入多级子网络,提出基于多级子网络的单任务人脸属性识别算法。该方法在设计网络结构时采用“Network in Network”的概念,在每个子网络中,均有三个卷积层构成,经过多次卷积,子网络中的特征映射图尺寸保持不变。同时为了减少加载模型的时间,引入Slice层和Eltwise层,使得网络模型体积大大减小。本算法采用端到端的网络结构,进一步提高了网络的训练能力。该算法较目前最先进的算法在CelebA和LFWA数据集上准确率分别提高了3.1%和4.3%。从现有的研究成果发现,部分属性识别准确率较低。针对此问题,本文提出将人脸部件和多标签网络相结合的算法。首先将人脸根据68个标记点信息划分为眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、脸部和全图六个部分,并将四十个属性和其对应的部件相结合。其次,充分挖掘脸部的局部特征、全局特征和属性之间的关系,并将属性所属区域和其对应部件相契合。然后,根据六个人脸部件设计多标签网络,预测出人脸每个属性的准确率。最后该算法在CelebA、LFWA数据集上进行验证,识别准确率较低的情况得到明显改善。

关键词：卷积神经网络多级子网络多标签网络人脸属性识别

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太原地区某中压配电网可靠性评估及其参数影响分析

太原地区某中压配电网可靠性评估及其参数影响分析

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作者：陈龙华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着电力市场化进程的不断推进,用户已经不单单局限于供电需求得到满足,而对供电能力和质量提出了新的要求。截止到2013年,国家电网经营区域城乡供电可靠率达到99.956%,其中农网供电可靠率99.852%。虽然供电可靠率得到了很大的提高,但... 详细信息

随着电力市场化进程的不断推进,用户已经不单单局限于供电需求得到满足,而对供电能力和质量提出了新的要求。截止到2013年,国家电网经营区域城乡供电可靠率达到99.956%,其中农网供电可靠率99.852%。虽然供电可靠率得到了很大的提高,但仍然存在互供能力差,供电范围广,线路绝缘化率低,布局不合理,与城市总体发展水平不匹配等问题。而太原市配电网供电率则低于平均水平,主要原因在于城网结构薄弱,城网管理粗放以及配网自动化水平不高所造成的。因此,推动可靠性研究工作,提高配电系统供电可靠性已迫在眉睫,本文以此为出发点,对太原市某配电网可靠性进行评估。本文首先介绍了前推回代潮流算法,并通过IEEE 33节点网络验证了算法的有效性。在阐述了配电系统相关概念的基础上,详细介绍了可靠性研究的几个主要内容,包括：系统和负荷点的可靠性指标、可靠性研究的假设、可靠性模型及计算公式等,为后文具体可靠性评估的计算奠定了理论基础。本文在深入分析由多条分支馈线组成复杂中压配电系统的特点的基础上,提出了基于多级子网络故障扩散的配电系统可靠性评估法,该方法以隔离开关或断路器等开关对为分割点,将复杂配电网络分成几个子网络。然后利用网络等值法算出各子网络的等效可靠性参数,通过各等效子网络发生故障后,子网络内部以及上下级扩散关系求得各负荷点及系统的可靠性指标。该模型和算法将开关设备与备用电源的影响考虑在内,计算量少,精度高,适用于复杂配电系统的可靠性计算。通过运用该评估算法对太原市某中压配电系统进行可靠性计算,并得到了具有良好精度的结果,证明了该算法的有效性。通过对四种不同的接线方式和可靠性参数变化进行灵敏度分析,分析了系统存在的薄弱环节。最后,本文提出了具体对应措施来提高配电系统的可靠性,主要是从减小故障维修时间、降低元件故障率和提高配网自动化三个方面着手。

关键词：网络等值多级子网络故障扩散可靠性评估

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